面向语义视频目标分割的非参数上下文关系学习
计算机视觉与模式识别
2024-07-09 v1
摘要
我们提出了一种新颖的方法来建模视频中的语义上下文关系。这种基于图的方法能够学习和传播更高层次的时空上下文，以促进局部区域的语义标注。我们引入了一种基于示例的非参数化上下文线索视角，其中由目标假设所隐含的内在关系被编码在区域的相似性图上。执行上下文关系学习和传播，以估计所有未标注局部区域对之间的成对上下文。我们的算法将学习到的上下文以成对势能的形式整合到条件随机场中，并推断每个区域的语义标签。我们在具有挑战性的YouTube-Objects数据集上评估了我们的方法，结果表明所提出的上下文关系模型优于现有最先进的方法。
引用
@article{arxiv.2407.05916,
title = {Non-parametric Contextual Relationship Learning for Semantic Video Object Segmentation},
author = {Tinghuai Wang and Huiling Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.05916},
year = {2024}
}